Bokrecension: “Den ultimata guiden till generativ AI för industri” av Cognite

Medan de flesta böcker om generativ AI fokuserar på fördelarna med innehållsgenerering, går få in på industriella tillämpningar, såsom de som används i lager och samarbetsrobotik. Här utmärker sig “Den ultimata guiden till generativ AI för industri” verkligen. De lösningar den presenterar bringar oss närmare en värld med fullt autonoma operationer.

Boken börjar med att förklara vad som krävs för att vara en digital pionjär och hur företag kan utnyttja digitala lösningar för att transformera hur data används. En digital pionjär kännetecknas vanligtvis av helhetsperspektiv, teknisk kompetens och förståelse för att system kan optimeras genom datainmatning. Genom att tillämpa stora språkmodeller (LLM) för att förstå och använda denna data kan långsiktiga affärspraxis förbättras avsevärt.

Data

För att tackla de nuvarande problemen som är förknippade med industriell data och AI, måste data frigöras från isolerade källsystem och kontextualiseras för att optimera produktion, förbättra tillgångsprestanda och möjliggöra AI-stödda affärsbeslut.

Boken undersöker komplexiteten i fysiska och industriella system, och betonar att ingen enda datarepresentation kommer att räcka för alla olika konsumtionsmetoder. Den understryker vikten av att standardisera en uppsättning datamodeller som delar några gemensamma data, men också tillåter användare att anpassa varje modell och införliva unik data.

Boken beskriver tre typer av datamodellramverk, som möjliggör att olika perspektiv på samma data kan uttryckas tydligt och återanvändas. Dessa tre nivåer som data kan existera på är:

1. Källdatamodell: Data extraheras från den ursprungliga källan och görs tillgänglig i sin oförändrade form.
2. Domändatamodell: Isolerad data förenas genom kontextualisering och struktureras enligt branschstandarder.
3. Lösningsdatamodell: Denna modell använder data från både käll- och domänmodellerna för att stödja generiska lösningar.

Digitala tvillingar

Det är bara genom att befria och strukturera data på rätt sätt som skapandet av industriella digitala tvillingar blir möjligt. Möjligheten ligger i att undvika att utveckla en enda, monolitisk digital tvilling som förväntas uppfylla alla företagsbehov. Istället kan mindre, mer anpassade digitala tvillingar utvecklas för att bättre tillgodose olika teams specifika krav.

En industriell digital tvilling blir således en samling av alla möjliga datatyper och datamängder, placerade i en enhetlig, lättillgänglig plats. Denna digitala tvilling blir konsumerbar, länkad till den verkliga världen och användbar för olika tillämpningar. Betoningen av att ha flera digitala tvillingar ligger i deras anpassningsförmåga för olika användningsområden, såsom leverantörskedjehantering, underhållsinsikter och simuleringar.

Medan många företag förstår begreppet digital tvilling, är det viktigare att skapa en digital tvilling inom ett ekosystem. I detta ekosystem samexisterar och utvecklas den digitala tvillingen tillsammans med andra digitala tvillingar, vilket möjliggör jämförelser och delning av en betydande mängd standardiserad data. Var och en är dock byggd för specifika syften och kan oberoende utvecklas, vilket effektivt möjliggör att varje digital tvilling kan utvecklas på sitt unika sätt.

Följaktligen är utmaningen hur företag på ett effektivt och skalbart sätt kan befolka dessa olika digitala tvillingar? Boken undersöker metoden bakom denna kritiska industriella process.

Hur man tillämpar generativ AI i industri

Självklart utvecklas utmaningen sedan till att inkorporera denna teknik, undvika AI-hallucinationer och skala tekniken på det snabbaste och mest kostnadseffektiva sättet. Boken undersöker en jämförelse av för- och nackdelar mellan en “gör-det-själv”-metod och att outsourca till ett företag som specialiserar sig på denna avancerade typ av data- och AI-integration.

Sammanfattningsvis rekommenderas denna bok starkt för alla som är involverade i den industriella sektorn, som inkluderar tillverkningsföretag, processindustrier, ingenjörsindustrier och varuproducerande sektorer som är engagerade i storproduktion och tillverkning. Det är särskilt fördelaktigt för de som vill utnyttja de data de samlar in, med hjälp av generativ AI för att optimera affärspraxis, strömlinjeforma interna operationer och förbättra den övergripande arbetsflödet.

Om Cognite

Cognite gör generativ AI tillgänglig för industri. Ledande energi-, tillverknings- och kraft- och förnybar energiföretag väljer Cognite för att leverera säker, tillförlitlig och realtidsdata för att transformera sina tillgångsintensiva operationer till att bli säkrare, mer hållbara och mer lönsamma. Cognite tillhandahåller en användarvänlig, säker och skalbar plattform som gör det enkelt för alla beslutsfattare, från fältet till fjärrstyrda driftscentraler, att komma åt och förstå komplex industriell data, samarbeta i realtid och bygga en bättre morgondag.

För att lära mer om denna bok eller för att ladda ner, klicka här.